Étude longitudinale de la qualité de vie en oncologie par mélange de modèles mixtes

Introduction En oncologie, la qualite de vie relative a la sante (QdV) fait l’objet de nombreuses analyses afin d’ameliorer la prise en charge du patient. Dans ce travail, nous nous interessons a l’etude des trajectoires de QdV et a leur heterogeneite au sein d’une meme cohorte de patient. L’objectif est, d’une part, de determiner des sous-populations homogenes non observees (classes latentes) au travers des trajectoires de QdV des patients, et d’autre part, de determiner si des variables socio-demographiques et psychologiques peuvent expliquer l’appartenance aux differentes classes latentes dans le but d’identifier des profils types de patient. Methodes Cette approche est illustree sur les donnees de l’etude Moral concernant 132 patientes atteintes d’un cancer du sein. Les mesures de QdV sont issues de la collecte de l’auto-questionnaire EORTC QLQ-C30 a differentes visites au cours du traitement et du suivi. Ce questionnaire decompose la QdV en dimensions fonctionnelles et symptomatiques et en un statut global de sante. Le recueil des donnees incluant des variables socio-demographiques (âge, niveau d’etudes, situation familiale…), medicales (taille de la tumeur, grade…), ainsi que des donnees psychosociales (anxiete, depression, soutien social, optimisme…) est realise a six visites (a la chirurgie puis a 1, 4, 7, 10 et 13 mois). La classification s’effectue par un melange de modeles mixtes, ou la distinction entre chaque composante est realisee suivant la trajectoire de QdV. Pour les dimensions de QdV ne comportant qu’un seul item, un melange de modeles issus de la theorie de reponse a l’item est utilise. Pour les autres dimensions, nous utilisons un melange de modeles lineaires mixtes. Ces melanges permettent pour chaque dimension consideree d’obtenir une partition de la population d’interet ainsi que la trajectoire moyenne associee a chaque sous-population. Un modele logistique multinomiale a ete utilise pour expliquer l’appartenance aux differentes classes latentes et ainsi proposer un profil type pouvant expliquer ou predire l’evolution de la QdV. Resultats Concernant les dimensions de QdV « insomnie » et « perte d’appetit », l’etat anxieux de la patiente a la chirurgie ( baseline ) est predictif de l’appartenance a la classe latente ayant la trajectoire de QdV la moins favorable. Les patientes plus jeunes ont une fonction emotionnelle plus faible a la baseline ( p  = 0,001) que les patientes plus âgees. Les patientes avec un niveau d’etude superieur ou egal au baccalaureat sont plus exposees a une degradation de leur capacite fonctionnelle ( p  = 0,003) et de leur niveau de QdV global ( p  ≤ 0,001). Conclusion L’approche utilisee permet de faire emerger des profils particuliers de patients definis par des trajectoires latentes de QdV. Ces profils peuvent ensuite etre caracterises par des variables explicatives permettant de predire l’appartenance a une classe latente afin de mieux prendre en charge le patient par la suite. L’analyse des donnees de l’etude Moral met en evidence certaines caracteristiques socio-demographiques et psychologiques des patientes a l’inclusion qui peuvent predire l’evolution de leur QdV.